一种基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109774493A(43)申请公布日2019.05.21(21)申请号201910051644.6(22)申请日2019.01.18(71)申请人南昌大学地址330000江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号(72)发明人刘明春刘迎康黄菊花曹铭马腾(74)专利代理机构北京众合诚成知识产权代理有限公司11246代理人胡群(51)Int.Cl.B60L15/20(2006.01)G06F17/50(2006.01)权利要求书2页说明书4页附图1页(54)发明名称一种基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法(57)摘要本申请涉及一种基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法，通过合理分配四个驱动车轮的转矩，同时提高分布式电驱动车辆的驱动系统效率和行驶安全性。所述转矩分配方法包括以下步骤：(1)采用响应面分析法对轮毂电机的试验数据进行回归分析得到驱动电机效率函数。(2)基于分布式电驱动系统的需求转矩值，分别建立表征驱动系统效率优化和车辆行驶安全性优化的目标函数；并采用自适应权重系数的线性加权法将上述两个目标函数的求解转化为约束条件下的多目标优化问题。(3)综合遗传算法和禁忌搜索算法各自的优点，提出遗传禁忌混合搜索算法(HGTSA)对上述多目标优化问题进行求解，以获得分布式电驱动系统的最优转矩分配。CN109774493ACN109774493A权利要求书1/2页1.一种基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法，其特征在于，包含以下步骤：一、采用响应面分析法对轮毂电机的试验数据进行回归分析得到驱动电机效率函数，二、基于分布式电驱动系统的需求转矩值，分别建立表征驱动系统效率优化的目标函数和车辆行驶安全性优化的目标函数；并采用自适应权重系数的线性加权法将所述表征驱动系统效率优化的目标函数和所述车辆行驶安全性优化的目标函数的求解转化为约束条件下的多目标优化问题，三、综合遗传算法和禁忌搜索算法各自的优点，提出遗传禁忌混合搜索算法(HGTSA)对所述多目标优化问题进行求解，以获得分布式电驱动系统的最优转矩分配。2.如权利要求1所述的基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法，其特征在于，电机效率Y采用带交叉项的四阶回归方程进行描述，表达式如下：其中：β为回归系数，x1，x2为设计变量，分别代表电机转速和需求转矩，ε为一个随机误差向量。3.如权利要求2所述的基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法，其特征在于，建立表征驱动系统效率优化的目标函数J1，其表达式如下：式中：Tdfl、Tdrr为前后车轮的转矩，nfl、nrr为前后车轮的转速，ηfl、ηrr为前后电机的工作效率。4.如权利要求3所述的基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法，其特征在于，建立表征车辆行驶安全性优化的目标函数J2，其表达式如下：式中：R为轮胎半径，Fzi为车轮受到的垂向力，i＝fl，fr，rl，rr。5.如权利要求4所述的基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法，其特征在于，采用自适应权重系数的线性加权法将所述表征驱动系统效率优化的目标函数和所述车辆行驶安全性优化的目标函数的求解转化为约束条件下的多目标优化问题，自适应权重系数ω是路面附着系数μ以及速度u的分段函数：式中，ω1max、ω1min、ω2max、ω2min分别为高附着路面和低附着路面上第一个目标函数的权重系数。2CN109774493A权利要求书2/2页6.如权利要求1所述的基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法，其特征在于，首先利用遗传算法的全局搜索能力进行全局搜索，将搜索到的结果作为禁忌搜索算法的初始解，然后利用禁忌搜索算法进行局部搜索，找到最优解。3CN109774493A说明书1/4页一种基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法技术领域[0001]本发明属于纯电动汽车和车辆纵向动力学控制领域，涉及一种基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法。背景技术[0002]随着节能和环保成为当今时代的主题，电动汽车的发展进入了一个全新的时代。纯电动汽车依靠驱动系统满足行驶需求，驱动系统的好坏对整车性能影响很大，电动汽车驱动方式有两种：集中驱动和分布式驱动。分布式电驱动车轮无需机械传动部件，提高了整车空间利用效率。最重要的，打破传统汽车固定的转矩分配模式，可以根据实际道路工况和车辆行驶状态任意分配车轮转矩。[0003]多电机驱动车辆由于具有驱动制动转矩独立可控的优点，可以根据实际道路工况和车辆行驶状态任意分配车轮转矩，实现电动汽车的纵向动力学安全控制和节能控制。而分布式电驱动汽车作为一个高度复杂耦合的非线性时变系统，转矩优化分配控制策略应该考虑多个目标函数以此满足汽车各种性能。虽然现在有很多优化算法可以处理此类问题，但是都存在一些不足之处，模型预测控制算法对目标函